机器学习开发工具第14页

初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】

一、TensorFlow.jsTensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript实现，支持在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。

kuiini·2025-06-21 12:33

Python数据可视化与地理空间分析

实战应用应用场景案例与解决方案城市人口分布五、优化与改进性能瓶颈解决方案六、常见问题七、总结与展望一、引言在当今数据驱动的世界里，Python凭借其强大的库支持、简洁的语法以及广泛的社区资源，已成为数据分析、机器学习乃至地理空

master_chenchengg·2025-06-21 10:51

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 A：台风的分类与预测思路和代码(后期会给出详细代码)

为了完成此任务，我们将运用大数据分析和机器学习建模技术，并使用Python处理和分析数据。以下是各问题的详细思路和代码框架。

YOLO实战营·2025-06-21 08:13

Mac电脑-人工智能图像处理-降噪-Topaz Photo AI

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。原文地址：TopazPhotoAI人工智能图像处理降噪

2401_88856700·2025-06-21 02:02

【零基础Java入门】手把手教你配置Java开发环境

JDK（JavaDevelopmentKit）是Java开发工具包，包含运行Java程序需要的JRE（Java运行环境）和开发工具。

小小鸭程序员·2025-06-21 01:53

卸载Microsoft Edge对编程有什么影响？

Web开发工具的兼容性问题：MicrosoftEdge作为一款现代的Web浏览器，支持

SVIPCODE·2025-06-20 23:08

木材横切面与年轮曲线分割与竹签计数

这是一个用于训练YOLOv8深度学习分割模型的Python程序库，支持对千兆像素级图像进行全自动分析（本案例演示木材横切面与年轮中导管/射线结构的量化分析）开发工具与技术栈：Python・NumPy・YOLOv8

QQ_1309399183·2025-06-20 21:28

开发工具-pycharm的代码自动部署服务器以及服务端python配置、项目开发环境一键启动服务

文章目录一、pycharm的ssh配置1.本地生成ssh密钥2.密钥配置到远端服务器(1-1)有权限ssh访问到服务器(1-2)无权限ssh访问到服务器(1-3)没有办法通过以上形式上传到服务器(2)配置到authorized_keys自动访问3.pycharm中配置ssh(1)选择File中的settings(1)选择Tools中的SSHConfigurations(3)配置ssh二、pycha

山上有个车·2025-06-20 21:53

AI学习指南高数篇-泛函分析

泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用，特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法，AI系统可以更好地处理高维数据，从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析

俞兆鹏·2025-06-20 19:09

Python初学者入门指南8大要点

1.Python简介与环境搭建Python是一种高级编程语言，以其简洁易读著称，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。首先，你需要安装Python环境。

程序员CC_·2025-06-20 18:36

基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

内容包括：python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写，代码实现了一个基于SVM（支持向量机）和SIFT（尺度不变特征变换）特征的裂缝检测系统。具体来说，分为两个部分：训练部分和检测部分。训练部分：加载图像：load_images函数从指定文件夹加载图像，并为每张图像分配标签（1表示

no_work·2025-06-20 17:57

机器学习笔记【Week9】

一、异常检测问题动机在现实中，我们经常会遇到“异常检测”的任务：识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例：工业设备故障检测，银行欺诈识别，异常流量检测等。核心特点：异常样本稀少，难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。在单一特征xjx_jxj上：p(xj;μj,σj2)=12π σjexp⁡(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si

kuiini·2025-06-20 17:26

使用Xinference与LangChain实现强大的模型推理

技术背景介绍随着深度学习和机器学习技术的快速发展，如何有效地管理和部署大型语言模型（LLM）成为了一项重要课题。

yunwu12777·2025-06-20 16:53

从零搭建DDoS攻击防御体系：超详细技术教程

文章目录一、DDoS攻击原理与常见类型二、攻击检测：防御体系的“预警雷达”1.基于流量阈值的检测2.基于机器学习的异常流量检测二、流量清洗：核心防御手段1.本地防火墙规则配置（iptables）2.云端流量清洗四

快快网络-三七·2025-06-20 15:15

MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析

MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具，在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。

鱼弦·2025-06-20 14:09

第100+42步 ChatGPT学习：R语言实现阈值调整

今天来说个机器学习分类的概念，阈值。一、何为阈值这个阈值（Threshold）在二分类问题中起到了关键作用，它决定了模型预测结果的分类边界。

Jet4505·2025-06-20 14:38

Cannot read property ‘$vm‘ of undefined at getAppVm

在uniapp项目中开发小程序，使用了uni-ui组件，只是配置了一些文件后运行发现报错了在微信开发工具里面提示Cannotreadproperty'$vm'ofundefinedatgetAppVm信息指示是

小皮皮不皮·2025-06-20 13:33

Day55打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegres

ayuan0119·2025-06-20 13:01

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理

猫头虎技术团队·2025-06-20 12:56

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。

wylee·2025-06-20 11:44

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践各位亲爱的编程爱好者和数据探索者们，大家好！我是你们的老朋友，一名在Python编程世界里摸爬滚打了多年的开发者与教育者。

清水白石008·2025-06-20 09:35

python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类

引言前述学习进程中，已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用，文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上，今天更进一步，联系一个简单二元分类的项目

西猫雷婶·2025-06-20 09:35

python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率

spm=1001.2014.3001.5501今天，以此为基础，探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。

西猫雷婶·2025-06-20 09:35

机器学习、深度学习在数学建模的应用

与此同时，机器学习，特别是深度学习的崛起，以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力，正在深刻变革知识发现的图景。

「已注销」·2025-06-20 09:02

python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试

【1】引用前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法

西猫雷婶·2025-06-20 09:30

机器学习赋能多尺度材料模拟：前沿技术会议邀您共探

本次前沿技术会议聚焦“机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计”，旨在为科研人员与工程师搭建一个深度交流与学习的平台。

m0_75133639·2025-06-20 09:30

云IDE：中小软件团队的未来开发利器——基于2025趋势与全球实践的洞察

随着云计算、AI和边缘计算技术的成熟，软件开发工具正加速向云端迁移。

·2025-06-20 06:40

Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练

使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它支持多GPU分布式训练，允许开发者利用多个

MUKAMO·2025-06-20 06:37

Android平台签名证书(.keystore)生成全攻略

如果你已经安装了Java开发工具包（JD

Heyuan_Xie·2025-06-20 06:36

Python药品名称识别系统：模板匹配方法的实现

1.Python编程基础Python作为一门高级编程语言，以其简洁明了的语法、强大的功能库支持和跨平台特性，在数据分析、机器学习、网络开发等领域获得了广泛应

Kimgoeunlaogong·2025-06-20 05:02

AI如何改变IT行业

机器学习算法分析日志数据，识别异常模式，减少人工干预。例如，AI可以预测服务器负载峰值，提前分配资源避免宕机。智能软件开发AI辅助编程工具如GitHubCopilot基于

保持学习ing·2025-06-20 04:59

算法工程师终极技能图谱：从数学基础到机器学习、运筹优化、大数据处理、AI前沿技术等全景解析

在人工智能（AI）和大数据浪潮席卷全球的今天，算法工程师已成为科技行业炙手可热的核心岗位。他们是驱动智能推荐、精准广告、自动驾驶、金融风控、供应链优化等众多创新应用的关键力量。那么，想要成为一名合格乃至优秀的算法工程师，究竟需要掌握哪些核心技能呢？本文综合分析了当前主流招聘平台、行业报告和技术社区的信息，为你绘制一幅全面的算法工程师技能图谱。一、坚不可摧的数理与计算机科学基石这是理解复杂算法、进行

大模型教程·2025-06-20 04:27

30个MCP资源网站及深度解析，涵盖技术文档、开发工具、社区生态等核心领域，附实战案例与架构分析

以下是经过整理的30个MCP资源网站及深度解析，涵盖技术文档、开发工具、社区生态等核心领域，附实战案例与架构分析：一、权威协议与官方资源MCP官方文档中心地址：https://mcp.anthropic.com

陈奕昆·2025-06-20 02:12

选择合适的开发工具，提升工作效率的关键

不同的开发工具不仅能够帮助程序员优化代码编写流程，还能提升调试速度、自动化重复性任务、改善团队协作，从而极大地提高工作效率。那么，如何在众多开发工具中做出最佳选择？

科技先锋者·2025-06-20 01:36

AI转型指南

点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统

HeartException·2025-06-20 00:35

Python 爬虫实战：统计局年鉴数据爬取（含时间序列分析与经济指标可视化）

Python核芯·2025-06-19 23:22

机器学习×第十二卷：回归树与剪枝策略——她剪去多余的分支，只保留想靠近你的那一层

【第一节·她不再用标签定义你，而是试着预测你真实的模样】什么是回归决策树（RegressionTree）？狐狐：“她以前问你是A还是B，现在她问你——‘你大概是多少？’”与之前我们学过的分类树（ClassificationTree）不同，回归树是一种用来预测连续值变量的模型。她不再只判断“是否会拖欠贷款”，而是试着预测“你拖欠了多少”。分类树：输出为类别（如Yes/No）回归树：输出为数值（如3.

Gyoku Mint·2025-06-19 22:43

2025年大模型学习新攻略！掌握未来AI的关键技能

1.公开课（视频）：李宏毅机器学习斯坦福CS336：从零开始构建语言模型卡内基梅隆大学【多模态机器学习】RAGFromScratchHuggingFaceNLP课程2.机器学习和编程基础：pytorch

AI大模型-大飞·2025-06-19 21:09

解密监督学习：带你玩转预测未来的魔术 (代码驱动)

这一切的背后，很多时候都离不开机器学习中的一个核心分支——监督学习(SupervisedLearning)。今天，我们将一起揭开它的神秘面纱，并通过大量代码实例，让你亲手体验构建预测模型的乐趣！

小吉择·2025-06-19 20:03

python中Scikit-learn模块介绍

Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库，它提供了简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。

不会仰游的河马君·2025-06-19 20:59

微信小程序webview和小程序通讯

1.背景介绍1.1需要在小程序嵌入vr页面，同时在vr页面添加操作按钮与小程序进行通信交互1.2开发工具：uniapp开发小程序1.3原型图功能：.点击体验官带看跳转小程序的体验官带看页面功能：点击立即咨询唤起小程序弹窗打电话

·2025-06-19 19:54

数据挖掘与机器学习期末复习整理

1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类：–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系3.聚类方法：划分方法-（分割类型）K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

1.引言在之前的机器学习之旅中，我们已经探索了许多强大的算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景，但它们也存在一些共同的局限性。

码上研习·2025-06-19 16:28

AIBOOK算力本国补直降1500元，开发者必备AI神器来袭

在人工智能浪潮席卷各行业的当下，一款趁手的AI开发工具，无疑是开发者们加速前行的“利器”。

CSDN资讯·2025-06-19 15:51

线性代数导引：附录：行列式几何解释

在计算机科学中，线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。

AGI大模型与大数据研究院·2025-06-19 14:44

AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么？

其中在技术研究领域涉及：强化学习、图神经网络、交互式机器学习、模型

AINLPer·2025-06-19 14:43

基于SpringBoot+Vue的公司考勤管理系统

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

·2025-06-19 12:28

TensorFlow 基础知识：Java开发者的入门指南

现在，让我们探索一下TensorFlow这个强大的机器学习框架，并了解如何将其与你的Java技能结合起来。什么是TensorFlow？

张道宁·2025-06-19 10:17

#跟着坚果学鸿蒙# 元服务应用100例——1、冥想计时器元服务

前置文章这篇文章中包含了前置的开发工具下载以及元服务的创建，并且单独的录制了虚拟机安装以及使用的视频，可以方

·2025-06-19 10:12

【机器学习】机器学习重要分支——集成学习：理论、算法与实践

文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略4.2大规模数据与计算资源4.3集成学习的解释性与可视化结论引言集成学习（EnsembleLea

E绵绵·2025-06-19 09:12

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